Multi-criteria decision making approach for solar energy implementation using N-cubic fuzzy interaction aggregation operators
Notice bibliographique
Résumé
The demand of electrical energy has developed considerably as the population growth and automation in factories are still increasing. The fast changing market has resulted in the intensive increase in the manufacturing activity that has further increased the energy demands of the production activities. Solar power has therefore come up as potential remedy to this demand. Nevertheless, in case of manufacturing companies, the process of choosing, installing, and maintaining appropriate solar panel systems is a complicated one particularly when several criteria and different hierarchies of decision-makers are concerned. Further, each phase in the lifecycle of a solar panel system, such as analysis, installation, operation and decommissioning should be addressed with much care. This means that the manufacturers of solar panels should have total answers to every step. In such real-life scenarios, the multiple attribute group decision-making (MAGDM) is an effective decision-making tool to deal with uncertain and imprecise information. Aggregation operators (AOs), which are some of the tools in MAGDM that are most commonly studied, can be of specific use in the integration of different types of evaluations. We consider the theory of N-cubic fuzzy sets (NCFSs) and its fundamental operations in this work, as well as introduce a new type of aggregation operators N-cubic fuzzy interaction aggregation operators (NCFIAOs) to describe the relations between different expert opinions in uncertainty. Based on the NCFS framework, the following specific averaging operators are proposed: the NCF interaction weighted average (NCFIWA), NCF interaction ordered weighted average (NCFIOWA) and NCF interaction hybrid weighted average (NCFIHWA), each having its operational laws. To illustrate the usefulness of the proposed operators in a real-life situation, we use them to approach a real solar panel selection problem, which is one of the areas of critical concern in the national energy policy and sustainable development. One of the numerical examples will be used to describe the decision-making (DM) process, and the comparative analysis with the existing AOs will prove the effectiveness, strength, and competitiveness of the suggested approaches.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».